一种改进的SVM文本分类算法(无全文)

作者:王义忠 刘循 吴迪 刊名:现代计算机:中旬刊 上传者:

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【摘要】在研究基于支持向量机进行文本分类一般步骤的基础上,针对Key-Substring-Group文本分类算法存在非线性支持向量机对核函数和参数C的强依赖的问题,用欧氏距离代替支持向量机训练得到的分类决策面进行分类决策,对文本分类算法进行改进。通过对比试验,发现分类效果不会随着核函数及参数C的变化而有明显的波动。

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